全网最强人工矫正翻译! 360°无死角翻译覆盖原论文! 顶级翻译质量带你阅读原汁原味的《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》论文 由于文章过于庞大,部分图片和公式在知乎乱码,享受最佳阅读体验请上一个本子blog ↓ 点我阅读 :翻译系列-Latent Diffusion Model
完毕结语终于翻译完成了,边读边复现边翻译,一边又一边,用了一个多星期, 后面可能还会解读每幅图,每个表格,每个数学公式,先看看吧,大佬们的工作是真的严谨和丰富,这篇论文算是视频生成的奠基性工作之一吧…
Pre title: SDXL: Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis accepted: arXiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2307.01952 co
论文中Tab. 8展示了不同采样因子与KL-reg/VQ-reg正则化组合实验与经典VQGAN,DALL-E方法的实验对比结果。整体上不管是KL-reg还是VQ-reg方法,f=4,8f=4,8时的R−FID↓R−FID↓,PSIM↓PSIM↓指标都优于之前方法;f=4,8f=4,8时PSNR↑PSNR↑,SSIM↑SSIM↑指标大多数都优于之前的方法。 论文中Fig. 6...
latent diffusion model使用的unet架构 本文是《UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation》论文的阅读笔记。强烈建议大家去看下作者对这篇论文的思维过程:研习UNet。 文章提出了一个UNet++的网络,它是一个使用了深度监督(deep supervised)的编码器-解码器结构,在解码器和编码器之间有一...
在深度学习领域,Latent Diffusion Model (LDM) 作为一种强大的生成模型,其能力在各种图像生成任务中都得到了充分验证。由于其出色的表现,越来越多的研究者和工程师希望复现LDM以在自己的项目中应用。然而,复现过程往往充满挑战。本文旨在分享这一过程中的经验、问题以及解决方案,帮助读者更顺利地实现LDM的复现。 一、理...
简而言之,Latent Diffusion提供了一种框架,而Stable Diffusion是在这个框架基础上发展出来的具体实现,目标是生成高质量且稳定的图像。 扩散模型的成本问题 这篇论文提出了通过在潜在空间中训练扩散模型(DMs)来生成高分辨率图像的方法,以解决直接在像素空间中操作时面临的高计算成本和复杂度问题。
stable diffusion基于latent diffusion model,首先需要训练一个自编码器,包括一个编码器和一个解码器,利用编码器对图片进行压缩,然后在潜在表示空间上做diffusion操作,最后利用解码器恢复到原始像素空间即可。称之为感知压缩perceptual compression。在潜在表示空间上做diffusion操作其主要过程和标准的扩散模型没有太大的区别,...
其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser,以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach 这两位开发者在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型(Latent Diffusion Model)的研究(论文:https://arxiv.org/abs/2112.10752 )。
''. In the first stage, starting from fMRI signals, we reconstruct images that capture low-level properties and overall layout using a VDVAE (Very Deep Variational Autoencoder) model. In the second stage, we use the image-to-image framework of a latent diffusion model (Versatile Diffusion)...